通信信號(hào)非線性動(dòng)力學(xué)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、微弱信號(hào)檢測(cè)在通信、雷達(dá)和聲吶等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)微弱信號(hào)檢測(cè)方法大多采用線性處理方法，在低信噪比情況下效果并不理想，促使人們不斷探索微弱信號(hào)檢測(cè)的新理論、新方法，以期能夠從強(qiáng)噪聲背景中更準(zhǔn)確地檢測(cè)出微弱信號(hào)。近年來，非線性學(xué)科的發(fā)展為解決這類問題提供了新的思路。非線性系統(tǒng)中往往存在著諸多線性系統(tǒng)中不存在的現(xiàn)象，如躍遷、高階諧振及混沌等等。與線性系統(tǒng)中單純抑制噪聲不同，非線性系統(tǒng)可以利用噪聲。
　　目前利用非線性動(dòng)力學(xué)進(jìn)行信

2、號(hào)檢測(cè)一般只涉及到檢測(cè)單音信號(hào)，比如正弦波。而通信信號(hào)一般是帶通信號(hào)，有的數(shù)字通信調(diào)制信號(hào)會(huì)具有多種頻率和相位，并且由于信源的隨機(jī)性會(huì)導(dǎo)致符號(hào)周期波形不連續(xù)。本文以非線性動(dòng)力學(xué)理論為基礎(chǔ)，研究了基于隨機(jī)共振和Duffing混沌系統(tǒng)的微弱通信調(diào)制信號(hào)檢測(cè)方法。論文的主要內(nèi)容包括：
　　1.基于隨機(jī)共振的微弱通信信號(hào)檢測(cè)方面，論文首先對(duì)雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)數(shù)值求解穩(wěn)定性進(jìn)行了討論，然后采用基于自適應(yīng)隨機(jī)共振系統(tǒng)的新型能量檢測(cè)算法和周期圖

3、能量檢測(cè)算法，仿真分析了BFSK、QPSK、MSK和16QAM這四種調(diào)制信號(hào)在同步與非同步情況下的檢測(cè)性能，并研究了噪聲不確定性對(duì)檢測(cè)性能的影響。結(jié)果表明：與能量檢測(cè)相比，這兩種檢測(cè)算法均提高了檢測(cè)性能。
　　2.基于Duffing混沌系統(tǒng)的微弱通信信號(hào)檢測(cè)方面，Duffing系統(tǒng)狀態(tài)對(duì)策動(dòng)力幅值敏感的動(dòng)力學(xué)特性為基于 Duffing混沌系統(tǒng)進(jìn)行微弱信號(hào)檢測(cè)提供了理論基礎(chǔ)。論文研究了影響Duffing系統(tǒng)狀態(tài)判別的四個(gè)要素：步長(zhǎng)、

4、初始相位、噪聲以及信號(hào)頻率。由于利用Duffing混沌系統(tǒng)進(jìn)行微弱信號(hào)檢測(cè)關(guān)鍵是系統(tǒng)狀態(tài)的判定，本文進(jìn)一步研究了基于功率譜特征和基于偽哈密頓量?jī)煞N定量判別方法：
　　?利用 Duffing系統(tǒng)在混沌狀態(tài)與大周期狀態(tài)時(shí)功率譜低頻分量具有很大差異這一特征，論文提出了基于功率譜特征的檢測(cè)算法，仿真分析了該算法檢測(cè)BFSK、QPSK、MSK和16QAM四種調(diào)制信號(hào)的性能。
　　?利用 Duffing系統(tǒng)在混沌狀態(tài)與大周期狀態(tài)時(shí)偽哈密